설득의 봇: 대화형 에이전트 성격 표현이 사용자 인식과 기부 행동에 미치는 영향

초록

본 연구는 낙관·비관, 권위·복종, 감정·합리라는 세 가지 언어적 차원을 조합한 8가지 대화형 에이전트(CA) 성격이 자선 기부 상황에서 사용자의 인식·감정·기부 결정에 미치는 영향을 실험하였다. CA 성격은 직접적인 기부 금액에 영향을 주지 않았지만, 비관적인 CA는 사용자의 정서 상태와 신뢰·능력 인식을 낮추면서도 오히려 기부 금액을 증가시키는 역설적인 효과를 보였다. 신뢰, 능력, 상황적 공감이 기부 결정에 유의한 예측 변수로 작용하였다.

상세 분석

이 논문은 2 × 2 × 2 완전 요인 설계로, 태도(낙관 vs. 비관), 권위(권위적 vs. 복종적), 추론(감정적 vs. 합리적)이라는 세 축을 각각 이진화하여 총 8개의 CA 프로파일을 만든다. 360명의 크라우드소싱 참가자를 무작위로 할당하고, 각자는 사전 정의된 스크립트를 통해 CA와 5분 내외의 대화를 진행한다. 대화 후에는 정서 상태(긍정·부정 정서), CA에 대한 신뢰도, 능력 인식, 상황적 공감, 그리고 실제 기부 의사와 금액을 측정하였다.

통계 분석은 다변량 분산분석(ANOVA)과 다중 회귀분석을 병행하였다. 결과는 세 차원 중 ‘태도’가 정서와 인식에 가장 큰 주효과를 보였으며, 비관적 CA는 사용자의 정서적 활력과 친밀감을 현저히 낮추었다. 그러나 기부 금액에 대한 직접적인 주효과는 없었고, 오히려 비관적 CA와 상호작용한 참가자들이 평균 기부액이 약 12 % 증가했다. 회귀 분석에서는 신뢰, 능력, 상황적 공감이 기부 금액을 설명하는 주요 변수로 나타났으며, 이들 변수가 비관적 CA와의 상호작용을 매개함을 확인하였다.

이러한 패러독스는 ‘부정적 정서 유발 → 위험 인식 감소 → 행동적 복종’이라는 심리학적 메커니즘과 일맥상통한다. 비관적 언어가 사용자를 불안하게 만들지만, 동시에 ‘도움을 필요로 하는 상황’이라는 인식을 강화해 기부 행동을 촉진한다는 해석이 가능하다. 연구는 또한 CA 성격이 직접적인 설득보다 인식·감정 조절을 통해 간접적으로 행동을 변화시킬 수 있음을 시사한다.

한계점으로는 실험 환경이 짧은 텍스트 대화에 국한돼 실제 장기 상호작용에서의 효과를 일반화하기 어렵고, 자선 기부라는 특정 도메인에만 적용되었다는 점을 들 수 있다. 또한 참가자 표본이 주로 미국 기반 MTurk 워커이므로 문화적 차이에 대한 검증이 필요하다. 향후 연구는 다양한 도메인(의료, 교육 등)과 다중 모달(음성·시각) 인터페이스를 포함해 장기적 설계·평가를 진행하고, ‘어두운 패턴’ 탐지를 위한 자동화 도구 개발을 제안한다.